#67　重量単価初期値におけるH27年度岩手県製造業の廃棄物発生量の推計

在野研究者トシヤ

2022年1月4日 06:27

#66では、H27年度の岩手県の物質フローを推計するにあたって、各産業の重量単価初期値を推計しました。

今回は、重量単価初期値におけるH27年度岩手県の製造業24分類の廃棄物発生量を推計し、統計値との相関をみてみます。

産業連関表の金額フローを物質フローに変換

物質フローの算出方法

改めて、物質フローを推計する式を記すと、以下のようになります。

石油製品、石炭製品からの投入分は燃料として用いられ、炭酸ガスとして大気へ放出されるものとして廃棄物発生量の対象から除きます。

ただし、石油製品から石油化学系基礎製品、脂肪族中間物・環式中間物・合成染料・有機顔料、合成ゴム、その他の有機化学工業製品への投入分は、燃料としてではなく原材料として投入されているとみなし、大気放出量の計算対象から省きました。

単一産業での、投入量・産出量・大気放出量・廃棄物発生量を推計

単一産業での投入量(input)・産出量(output)・大気放出量(fuel)・廃棄物発生量(waste)を推計するコードは、以下のようになります。

# 単一産業での投入量、産出量、大気放出量、廃棄物発生量の算出
# x産業を0110（米）に固定
x = 0
# 投入量を計算
input = 0 # 投入分
fuel = 0 # 燃料使用分
output = 0 # 産出分
df_index = df_price_per_ton.index
for i in range(len(df_iotable.index)):
    for k in range(len(df_price_per_ton.index)):
        Ui = df_price_per_ton.iat[k, 0]
        input_amount = df_iotable.iat[i, x] * 10**3
        if Ui == 0:
            continue
        if df_index[k] == df_iotable.index[i]:
            if input_amount >= 0:
                input += input_amount // Ui
                if df_index[k] == '2121': # 石炭製品の燃料使用分
                    fuel += input_amount // Ui
                '''
                石油化学系基礎製品、脂肪族中間物・環式中間物・合成染料・有機顔料、合成ゴム、その他の有機化学工業製品への
                石油製品投入ではない場合
                '''
                if df_index[k] == '2111' and df_iotable.columns[x] != '2031':
                    fuel += input_amount // Ui # 石油製品の燃料使用分
            else:
                output += abs(input_amount) // Ui
            
# 産出量を計算
iyunyu = 0 # 移輸入
iyushutsu = 0 # 移輸出
consume = 0 # 消費
fixed_capital = 0 # 固定資本
stock = 0 # 在庫
Ux = df_price_per_ton.iat[x, 0]
if Ux == 0:
    output = 0
    consume = 0
    fixed_capital = 0
    stock = 0
    iyushutsu = 0
    iyunyu = 0
else:
    for i in range(len(df_iotable.index)):
        if i == x:
            continue
        else:
            if df_iotable.iat[x, i] >= 0:
                output += df_iotable.iat[x, i] * 10**3 // Ux
    

    ctuple = ('7111', '7211', '7212', '7311', '7321')
    for c in ctuple:
        consume += df_iotable.loc['0110', c] * 10**3 // Ux
    
    ftuple = ('7411', '7511')
    for f in ftuple:
        fixed_capital += df_iotable.loc['0110', f] * 10**3 // Ux
    
    stock = df_iotable.loc['0110', '7611'] * 10**3 // Ux
    
    iyushutsu = df_iotable.loc['0110', '8120'] * 10**3 // Ux
    
    iyunyu = -(df_iotable.loc['0110', '8720']) * 10**3 // Ux

input = input + iyunyu
output = output + iyushutsu + consume + fixed_capital + stock
waste = input - output - fuel
print('投入分：' + str(int(input)) + '[t]') 
print('産出分：' + str(int(output)) + '[t]')
print('燃料使用分：' + str(int(fuel)) + '[t]')
print('廃棄物発生量：' + str(int(waste)) + '[t]')